基于传感数据的学习分析应用研究

发布时间：2021-04-16 13:41

　　数据是学习分析研究的重要前提。传感技术的发展极大地提升了物理学习空间中的数据采集能力,拓展了学习分析的边界。为把握传感技术的应用现状与趋势,文章在分析传感技术的特征和功能基础上,使用文献研究法探讨了传感数据与学习分析结合的应用价值,构建了基于传感数据的学习分析框架,包括感知学习状态、预测学习表现、干预与反馈学习过程等。基于现有研究成果,将基于传感数据的学习分析应用归纳为学习认知、学习情感和动作技能等三个领域,分析了传感数据采集、模型优化、反馈机制等方面的挑战并提出未来可关注的研究方向。 

【文章来源】：电化教育研究. 2019,40(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

基于传感数据的学习分析框架

【参考文献】：
期刊论文
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[2]学习分析研究的现状与未来发展——2017年学习分析与知识国际会议评析[J]. 吴永和,李若晨,王浩楠.  开放教育研究. 2017(05)
[3]学习分析的研究现状与未来展望——2016年学习分析和知识国际会议述评[J]. 李香勇,左明章,王志锋.  开放教育研究. 2017(01)
[4]学习分析中的生物数据表征——眼动与多模态技术应用前瞻[J]. 张琪,武法提.  电化教育研究. 2016(09)
[5]量化学习:数字化学习发展前瞻[J]. 刘三(女牙),李卿,孙建文,刘智.  教育研究. 2016(07)



本文编号：3141539